AI가 e스포츠의 비밀병기가 되다

인공지능(AI) 분야인 머신러닝이 운영 방식을 점차 변화시키고 있는 것은 물론 글로벌 e스포츠 시장의 향후 발전 방향도 점차 변화하고 있어 무연 산업은 2022년까지 18억 달러 규모의 가치를 달성할 것으로 예상된다. 지난 10년 동안 AI가 인간의 언어, 빅데이터, 사고 전략을 학습하는 방식을 획기적으로 개선하는 데 큰 진전을 이루었습니다. 이와 함께 게임에서의 AI는 봇 성능, 대화 도우미, 게임 디자인의 수많은 중요한 변화는 물론 각 특정 게임의 이론과 전략에 대한 새로운 접근 방식을 탐색하는 방법을 포함하여 가장 빠르게 성장하는 측면 중 하나입니다. AI가 어떻게 지금 e스포츠의 비밀병기가 되는지 살펴보겠습니다.

• AI가 일상생활에 어떤 영향을 미쳤나요?

AI와 e스포츠의 세계

• e스포츠 성능 최적화
• 승리를 위한 계획
• 게임 비즈니스 모델을 파괴하다
• 모바일 및 소셜 플랫폼

e스포츠 성능 최적화

프로 e스포츠에 별로 관심이 없다면 고수(프로 게이머)가 운동선수 못지않게 극도로 엄격한 생활과 훈련 습관을 갖고 있다는 사실을 모를 것이다. 토너먼트 전과 도중. 이 19세와 20세의 십대들은 최대 6~7자리의 보너스를 받기 위해 서로 치열하게 경쟁하며, 이를 통해 인생을 바꾸고 수백만 명의 사람들에게 알려진 스타가 될 수 있습니다. 그렇다면 이런 상황에서 AI는 어떤 역할을 할까요? 글쎄, 인공 지능 모델은 전문 코치와 같은 게이머와 함께 연습하기 위해 게임 팀에 "고용"되고 있는 것으로 나타났습니다.

• 매직: 더 개더링 - AI 모델로도 가장 "어려운" 게임

예를 들어 SenpAI와 같은 e스포츠를 분석할 수 있는 기계 학습 플랫폼은 플레이어 통계를 평가하고 타이틀에서 더 나은 플레이 전략과 전술을 추천할 수 있는 AI 기반 코칭 프로그램을 제공하고 있습니다. League of Legends 및 Dota 2와 같은 MOBA 게임에서 각 게임은 2개의 팀이 참여하며, 각 팀은 5개의 직책을 가지고 있으며 각 업무는 구체적으로 나누어져 있습니다(이론적으로는 다음과 같습니다). AI 코치는 팀원들에게 공격 및 수비 전략에 대해 조언하고 다양한 접근 방식이 승패 비율에 어떻게 영향을 미치는지(증가 또는 감소) 보여줍니다. 이를 통해 게임 팀이 가장 최적의 플레이 전략을 찾는 데 도움이 됩니다.

개발자는 각 특정 게임을 스스로 학습할 수 있도록 AI 모델을 훈련시키는 경우가 많습니다. 옴니코치 'AI 트레이너'의 경우, 오버워치 플레이어는 이 AI 모델을 통해 무기 사용법, 기동성 향상, 적에게 유리한 위치 찾기 등 유용한 조언을 얻을 수 있습니다. . 이 게임에서는 6명으로 구성된 팀이 각 개인의 큰 시너지 효과를 잘 활용한다면 상대보다 큰 우위를 점할 수 있습니다.

• Disney의 AI 모델은 스크립트에서 애니메이션 시퀀스를 생성합니다.

Red Bull, Monster Energy, Audi 등 수많은 글로벌 브랜드의 후원을 받는 주요 게임 팀의 많은 엘리트 게이머, 게임계의 유명한 인재들이 전술적 이점을 얻기 위해 컴퓨터 제어 플레이 방식을 적용하고 있습니다. 예를 들어, Counter-Strike: Global Offensive에서 AI 트레이너는 플레이어에게 건물이나 다리 근처의 유리한 지점 뒤에 숨어 상대방보다 더 나은 범위를 확보하는 방법을 가르치거나 합리적인 대형을 배치하여 각 게임에서 덜 취약하게 만드는 방법을 가르칠 수 있습니다.

실제로 게임 이론과 시뮬레이션 방법은 다양한 변수의 영향을 받을 수 있으며, AI는 프로 게이머에게 매우 강력한 상황 분석 기능을 제공합니다. 사람들은 모든 게임에서 "두뇌를 긁어야" 합니다. 그게 직업이기 때문입니다. 의식".

승리를 위한 계획

즉, 인공 지능은 매우 다양한 방식으로 게임 세계를 변화시키고 있습니다. 런던에 본사를 둔 세계에서 가장 유명한 인공 지능 개발 회사 중 하나인 DeepMind(2014년 Google에 인수)는 기계 학습 모델을 사용하여 플레이 방법을 찾아냅니다. Atari의 Pong과 같은 일부 고전 타이틀에 더욱 최적화되었으며 최종 결과는 인상적입니다.

• Google 연구진은 강화 학습을 개선하기 위해 AI가 게임을 할 수 있도록 허용했습니다.

2017년 TedTalk 쇼에서 DeepMind 컴퓨터 과학자 Raia Hadsell은 AI와 심층 신경망이 각 특정 게임에 가장 적합한 게임 플레이를 찾는 데 큰 역할을 할 수 있으며 게임 디자인을 개선하는 데도 도움이 된다고 말했습니다. Raia Hadsell 씨에 따르면, AI가 게임을 플레이하게 하는 것은 실험실에서 개발 중인 모든 AI 시스템의 마지막 테스트 단계입니다. 왜냐하면 AI의 게임 결과를 통해 연구원은 전체 AI의 전반적인 성능을 상대적으로 정확하게 비교 평가할 수 있기 때문입니다. 모델.

여러분은 모르실 수도 있겠지만, AI 기술은 이제 수많은 지적 싸움, 특히 게임 분야에서 인간이 승리하는 것이 거의 불가능할 정도로 발전했습니다. 체스의 전설인 게리 카스파로프(Gary Kasparov)도 슈퍼컴퓨터의 장점에 굴복해야 했습니다. 또는 최근에는 기술 억만장자 Elon Musk의 OpenAI라는 AI 모델도 전 세계 Dota 2 플레이어를 상대로 3,000회 이상의 게임에서 거의 93%에 가까운 승률을 달성했습니다. 실제로 우리는 우수한 기계가 매초 수백만 건의 게임 작업 결과를 계산하고 분석할 수 있는 시대에 진입했습니다.

• 인공 지능 OpenAI가 현재 세계 챔피언인 Dota 2 팀을 이겼습니다.

다시 한 번 강조할 점은 현재 기술 세계에서는 가상과 현실이라는 두 가지 개념 사이에 차이가 거의 없다는 점입니다. 프로 게이머들은 실제 게임과 디지털 게임, 그리고 인간과 인공 지능 모델이 만든 게임 플레이가 혼합된 세계에 빠져 있습니다.

게임 비즈니스 모델을 파괴하다

게임계의 비즈니스도 인공지능의 등장으로 영향을 받고 있는데, 물론 여기서의 영향은 긍정적인 눈과 부정적인 눈 모두와 관련이 있습니다. 간단한 예로, 소비자가 수천 가지 비디오 게임 타이틀의 "미로"를 탐색하고 요구 사항에 적합한 게임을 찾을 수 있도록 돕기 위해 많은 대화형 AI 도우미가 개발되고 있습니다. 짧은 시간 안에 휴대폰으로 어떤 게임이 가장 인기 있는지, 게임은 어떻게 진행되는지 등을 물어보면 됩니다. 기타 여러 가지 질문을 하면 현재 방식에 비해 시간과 비용을 절약하는 데 도움이 됩니다. 스스로 정보를 검색해 보세요.

• EU: AI 시스템은 투명하고 책임감 있는 방식으로 구축 및 배포되어야 합니다.

“고객은 온라인 쇼핑 시 매장에서 구매하는 것과 동일한 경험을 보장하면서 자연스럽고 대화적인 상호 작용을 요구합니다. 그러나 실리콘 밸리에 본사를 둔 한 회사에서 AI 보조 모델 개발을 담당하는 머신러닝 엔지니어인 Vijay Ramakrishnan은 “그러나 AI가 스스로 적합한 제품을 검색하는 대신 AI가 적합한 제품을 추천해주기를 원하는 사람들이 늘어나고 있는 추세도 목격하고 있습니다.”라고 말했습니다.

또한 AI는 특히 커뮤니티 측의 관심과 참여를 크게 높일 수 있는 게임 디자인을 만들어 시장 점유율을 확보하는 등 향후 용도로 큰 잠재력을 보여주고 있습니다. 예를 들어, MOBA 개발자가 제품을 개선하는 데 도움이 되도록 Dota 2, League of Legends 및 기타 인기 타이틀의 최고의 기능을 찾도록 알고리즘 프로그램을 훈련할 수 있습니다.

• MIT의 AI 모델은 최소한의 훈련 데이터로 객체 간의 관계를 스스로 포착할 수 있다

모바일 및 소셜 플랫폼

“페이스북 메신저 등 온라인에서 자주 접하는 온라인 챗봇 채널은 사용자에게 고품질 AI 경험을 전달하는 데 큰 역할을 합니다. Facebook이 AI 에이전트와의 과거 상호 작용 및 행동을 조사하여 좋아하는 항목, 좋아하는 항목, 흥미로운 장소 등 일반 사용자가 미래에 무엇을 하고 싶어할지에 대한 아이디어를 얻는 것은 전적으로 가능합니다. 이러한 통찰력은 각 개인에게 가장 관련성이 높은 개인화된 정보를 제공하는 데 중요합니다.”라고 Ramakrishnan 씨는 말했습니다.

• AI 챗봇은 사기 및 사기에 대한 정보를 찾는 데 도움을 줍니다.

따라서 머신러닝은 사용자 선호도에 따라 게임을 맞춤화하는 데 적합한 기술입니다. AI '에이전트'는 개인이 무엇을 구매할 것인지 정확하게 예측하는 방법을 학습할 수 있습니다. 그리고 이 능력은 이미 만들어졌으나 많은 사람들의 취향에 맞지 않아 '매진'되는 게임을 피함으로써 게임 개발자의 재정적 위험을 줄이는 데 기여할 것입니다. 게다가 사물과 얼굴 인식 시스템, 음성 비서, 디스플레이가 결합된 멀티모달 AI 모델도 고객에게 더 나은 경험을 제공할 수 있습니다.

블라디미르 푸틴 러시아 대통령은 2017년 인공지능이 인류 발전의 미래가 될 것이라고 말했다. 따라서 이 분야에서 리더십 역할을 하는 사람, 조직, 국가는 세계의 지배자가 될 수 있으며, 물론 여기에는 특히 e스포츠 분야는 물론 전체 게임 시장도 포함됩니다.